原创 LeetCode算法47：全排列II
題目 給定一個可包含重複數字的序列，返回所有不重複的全排列。 示例: 輸入: [1,1,2] 輸出: [ [1,1,2], [1,2,1], [2,1,1] ] 說明 求解思路與上一題完全相同，理解上可以參考問題46。這裏需要思考
2019-08-28 20:29:36
原创 LeetCode算法5:最長迴文字符串
題目描述 給定一個字符串 s，找到 s 中最長的迴文子串。你可以假設 s 的最大長度爲 1000。 示例 1: 輸入: “babad” 輸出: “bab” 注意: “aba” 也是一個有效答案。 示例 2: 輸入: “cbbd”
2019-08-28 20:29:26
原创 LeetCode算法46：全排列
題目 給定一個沒有重複數字的序列，返回其所有可能的全排列。 示例: 輸入: [1,2,3] 輸出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] 分析 這裏採用遞
2019-08-28 20:29:26
原创 LeetCode算法求解目錄
由於文章無法根據標題名稱排序，因此這裏採用目錄來進行記錄。 LeetCode算法45：跳躍遊戲 II LeetCode算法46：全排列 LeetCode算法47：全排列II LeetCode算法48：旋轉圖像
2019-08-28 20:29:26
原创 LeetCode算法12：java 整數轉羅馬數字(解法二)
問題 羅馬數字包含以下七種字符： I， V， X， L，C，D 和 M。 字符 數值 I 1 V 5 X 10 L
2019-08-28 20:29:26
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原创 常用免費文獻下載平臺
衆所周知，離開學校之後，才知道學校擁有的很多重要資源。例如知網，知網文獻的收費是非常高的，因此希望本文的內容能幫到需要查詢文獻的朋友。 一、完全免費(某些情況有一定缺陷) 1、國家圖書館 網址：http://find.nlc.cn/
2019-05-13 14:55:33
原创 人工智能領域會議總結
ICML International Conference on Machine Learning的縮寫，即國際機器學習大會。ICML如今已發展爲由國際機器學習學會（IMLS）主辦的年度機器學習國際頂級會議。 CVPR IEEE Co
2019-05-10 12:41:07
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原创 什麼是類加載？什麼時候卸載
這裏暫時只做彙總式的解答，建議進一步閱讀《實戰Java虛擬機：JVM故障診斷與性能優化》、《深入理解Java虛擬機：JVM高級特性與最佳實踐》。 1、先看一下類的生命週期 加載 – 連接 – 初始化 – 使用 – 卸載 2、加載 類加
2019-05-07 10:25:15
原创 爲什麼redis 是單線程的？
誤區 高性能服務器一定是多線程來實現的 多線程一定比單線程效率高。 通過這個博客，讓你更清楚爲什麼這個觀點是錯誤的。 在說這個事前希望大家都能對 CPU 、 內存 、 硬盤的速度都有了解了，可以參考CPU到底比內存跟硬盤快多少。 爲什
2019-03-15 19:56:22
原创 電腦世界裏的時間？
我們以 CPU的一次操作作爲時間基準，類比到人類的一秒鐘！ 讓我們看看什麼是CPU的世界：CUP是電腦的心臟，CPU決定了這臺電腦的上限。而決定CPU工作頻率的是主頻。 我的筆記本是 16年買的，主頻好像是 2.6GHz。意味着每秒可
2019-03-15 19:56:22
原创 淺談編程語言的類型系統
一、思考源頭 最近思考上終於突破了之前面向過程編程給自己設下的思維困惑，準確的將面向對象編程的最初基礎找到了。編程語言的核心定位爲：基本數據類型+計算邏輯+語言規則設計(例如面嚮對象語言中的集成和實例化規則)。今天終於找到了對該思維的
2019-03-12 18:11:38
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原创 破譯詭異的“符號
一、問題來源 最近沒事找事，說弄什麼系統漏洞掃描審查。都是內網系統，審查個鬼。做了又不會有什麼實際對生產效率提高的作用，但是不解決幾個問題總感覺心裏不踏實。 所以就拎出來測試中心的幾個所謂的漏洞改一改。 但是測試報告中這個內容，給看蒙
2019-03-11 18:10:58
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原创 動態語言、靜態語言、強類型語言、弱類型語言
一 、靜態語言的優勢到底在哪？ 引用 是像Java或者C＃這樣強類型的準靜態語言在實現複雜的業務邏輯、開發大型商業系統、以及那些生命週期很長的應用中也有着非常強的優勢 這是一個存在於大家心裏常識了。我承認我自己在潛意識裏面也覺得靜態強
2019-03-11 18:10:58
原创 人工智能基本概念(一)：訓練集、測試集和驗證集
一、訓練集和測試集 我們訓練機器學習模型，目的是使用已有數據來預測未知的數據，通常我們稱模型對未知數據的預測能力稱爲泛化能力。爲了評估一個模型的泛化能力，通常我們會將數據分成訓練集和測試集，訓練集用來訓練模型，測試集用來評估模型的泛化
2019-03-04 00:19:44
原创 架構師基本工具（三）操作系統內存查看工具——free
解釋一下Linux上free命令的輸出。 下面是free的運行結果，一共有4行。爲了方便說明，加上了列號。這樣可以把free的輸出看成一個二維數組FO(Free Output)。例如： FO[2][1] = 24677460 FO[3
2019-01-12 23:37:46
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